基于视频的交通数据采集技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状的综述 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文的内容安排 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于背景建模的运动车辆检测 | 第17-44页 |
| ·引言 | 第17-20页 |
| ·光流场法 | 第17-18页 |
| ·帧间差法 | 第18页 |
| ·背景差法 | 第18-20页 |
| ·高斯混合模型的背景建模 | 第20-21页 |
| ·GMM模型关键参数的选择 | 第21-25页 |
| ·高斯分布的个数 | 第22页 |
| ·学习率的选择 | 第22-23页 |
| ·匹配阈值的选择 | 第23-24页 |
| ·背景比例的选择 | 第24-25页 |
| ·初始权重和初始方差的选择 | 第25页 |
| ·GMM建模实验结果 | 第25-27页 |
| ·运动目标提取 | 第27-31页 |
| ·运动阴影的抑制 | 第31-39页 |
| ·像素级阴影建模 | 第31-33页 |
| ·阴影背景比值的建模 | 第33-39页 |
| ·基于背景建模的交通数据采集 | 第39-42页 |
| ·车辆存在检测 | 第39-41页 |
| ·交通数据采集的实验结果 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第3章 基于模型的运动车辆定位和识别 | 第44-72页 |
| ·引言 | 第44-46页 |
| ·车辆的可形变三维线框模型 | 第46-48页 |
| ·车辆模型的姿态 | 第48-51页 |
| ·车辆模型的姿态参数 | 第48-49页 |
| ·车辆模型姿态参数的初始解 | 第49-51页 |
| ·模型匹配的评价函数 | 第51-53页 |
| ·评价函数的优化 | 第53-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-70页 |
| ·立方体模型的匹配 | 第56-61页 |
| ·可形变模型的匹配 | 第61-66页 |
| ·车辆的识别结果 | 第66-67页 |
| ·演化算法参数的讨论 | 第67-68页 |
| ·计算复杂度分析 | 第68-69页 |
| ·遮挡情况的讨论 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第4章 夜间环境运动车辆检测与跟踪 | 第72-88页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·车道线的检测和摄像机标定 | 第73-76页 |
| ·车道线的检测 | 第73-76页 |
| ·摄像机的安装和标定 | 第76页 |
| ·车灯的提取,配对和分组 | 第76-80页 |
| ·提取候选车灯连通域 | 第76-79页 |
| ·配对和分组候选车灯连通域 | 第79-80页 |
| ·基于车灯的车辆检测和跟踪 | 第80-85页 |
| ·建立车辆假设 | 第80-81页 |
| ·帧间关联车辆假设 | 第81-84页 |
| ·判断车辆假设 | 第84-85页 |
| ·实验结果和分析 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第5章 总结与展望 | 第88-91页 |
| ·总结 | 第88-89页 |
| ·展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读硕士学位期间已撰写的学术论文 | 第97-98页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第98页 |
